导语

今天的AI产业，一半是火焰，一半是海水。WAIC 2026刚刚落幕，国产芯片超节点、万亿参数大模型、智能体入端的热浪还未散去；二级市场上，智谱三日暴跌近50%、MiniMax股价较高点跌去85%——资本正在用真金白银重新给AI定价。与此同时，一家美国医疗保险公司用AI自研CRM直接砍掉60万美元的Salesforce年费，企业级SaaS的护城河正在被AI工具填平。这个行业每天都在重塑边界，让我们逐一梳理。

一、WAIC 2026：国产芯片超节点集中亮剑

2026世界人工智能大会（WAIC 2026）于7月20日在上海落下帷幕。本届大会以”智能伙伴 共创未来”为主题，展品总数达4486项，351款产品全球首发，现场观众超40万人次，预计意向采购金额约203.6亿元，同比增长约25%。

最引人注目的是华为昇腾950超节点真机的首次线下展示。1024张NPU高速互联、协同工作，可提供1 EFLOPS FP8算力。鹏城实验室主任高文指出，超节点已成为AI基础设施建设的全新范式——把大量芯片在物理上紧密互联、逻辑上当成”一台计算机”来用，才能撑起大模型时代的算力胃口。

沐曦股份的曦景S600、平头哥自研真武M890、中科曙光十万卡超集群曙光8000等国产超节点产品也在大会上集中亮相。WAIC 2026期间，《超节点定义与实践白皮书》正式发布，明确了跨物理节点统一内存编址作为超节点核心架构特征——此前”各说各话”的超节点，终于有了统一标尺。

探索者视角：超节点白皮书的发布是一个分水岭事件。国产AI算力从”能用”到”好用”，标准化是必经之路。当超节点有了统一技术标尺，生态建设才能真正加速，这意味着国产算力正从追赶者向规则制定者转变。

二、万亿参数时代：Kimi K3与千问3.8掀起开源巨浪

7月17日，月之暗面正式发布Kimi K3模型——2.8万亿参数、100万Token上下文窗口，成为全球参数量最大的开源权重模型。仅两天后，阿里千问上线Qwen3.8-Max预览版，参数规模达2.4万亿，并宣布将很快开源。

国产大模型在短短两年内将与国际顶尖模型的差距缩小至3个月以内。更值得关注的是，K3的API调用费用相比K2.6大幅提升，成为目前最贵的一款国产大模型——这是一个重要信号：国产大模型正从”性价比替代者”转变为”技术并跑者”。

美团LongCat-2.0（1.6T MoE，MIT许可全开源）等更多万亿级模型也在密集发布，中国大模型行业正经历前所未有的开源浪潮。

探索者视角：万亿参数+开源，这个组合拳打得很漂亮。但真正的挑战不在参数规模，而在于生态黏性。当所有模型性能趋近、差距以”数周”为单位被抹平时，开发者社区、工具链完整度、企业服务能力将成为真正的护城河。参数竞赛的下半场，比拼的是谁能把生态做大。

三、DeepSeek启动IPO：梁文锋成全球AI新首富

自7月19日起，业内接连传出DeepSeek启动IPO筹备及新一轮融资的消息。目标投前估值超过4800亿元，拟至少再融资100亿元。创始人梁文锋个人出资约200亿元，腾讯出资约100亿元，宁德时代、网易、京东、IDG资本等也参与其中。所有外部投资附带5年锁定期。

截至7月14日彭博亿万富豪指数，梁文锋身价达360亿美元，超越Anthropic与OpenAI联合创始人，成为全球AI领域新首富。梁文锋直接及间接合计控制84.29%股权，掌握近乎100%的表决权。

开润股份、九安医疗、汤臣倍健三家A股公司几乎同步公告间接布局DeepSeek，但反向测算的估值在3250亿至3571亿元之间，最高相差321亿元——折射出基金嵌套层级下估值核算的复杂性。

探索者视角：梁文锋的操盘风格非常鲜明——高集中度控制权+超长锁定期的机构融资。5年锁定期意味着外部投资者赌的是DeepSeek的长期技术壁垒，而非短期套利。但4800亿估值需要怎样的营收来支撑？这可能是DeepSeek接下来要回答的最重要问题。

四、二级市场冰火两重天：智谱暴跌，MiniMax破发

与一级市场的火热形成鲜明对比，二级市场的AI估值正在经历剧烈重构。

7月20日，智谱AI港股收跌19.56%，报890.5港元。此前7月17日已跌28.49%，三日累计跌幅逼近50%，总市值从最高1.33万亿港元缩水至约4146亿港元。7月9日智谱以每股1588港元配售融资约314亿港元，仅一周后参与配售的机构浮亏已超43%。

MiniMax走势更为惨烈。从年内1330港元历史高位一路跌至193.1港元，累计跌幅超85%，市值从4100亿港元蒸发至674亿港元。7月9日其配售及可转债融资约160亿港元，尽管获7倍认购覆盖，仍无法止住股价颓势。

转折出现在7月21日：智谱宣布落地1GW级国产AI算力数据中心建设并收购国产AI异构算力软件公司中科加禾，股价随即反弹超25%。

探索者视角：AI二级市场的暴跌不是”AI故事讲完了”，而是”故事讲完了，该交作业了”。市销率超千倍的估值缺乏盈利支撑，解禁+配售的双重抛压只是导火索。但智谱用算力基础设施的实际落地来回应市场质疑，这种从”讲故事”到”建底座”的转向，恰恰是行业走向成熟的标志。

五、AI吞噬SaaS：Curative用AI自研CRM取代Salesforce

美国医疗保险公司Curative首席执行官Fred Turner透露，公司借助AI编程工具，用两个月开发出专用CRM系统，随即取消了每年60万美元（约406万人民币）的Salesforce合同。

更惊人的是，Curative开发了一款名为Gwen的AI智能体来处理医疗服务商合同谈判。过去完成一份合同的平均成本约1500至2000美元，使用Gwen后降至约70美元，降幅高达95%-96.5%。

Turner预计今年将减少约80%的SaaS支出，同时将更多预算投入Anthropic等AI模型及内部智能体系统。其开发方式被称为”vibecoding”——员工通过自然语言描述需求，由AI协助生成和修改代码。

探索者视角：这个案例的震撼之处不在于省了60万美元，而在于它揭示了一个趋势——当企业可以用AI按自身业务流程定制软件，标准化的SaaS产品将面临存在性危机。Salesforce不是第一个，也不会是最后一个。AI正在从根本上改变企业软件的供需关系。

六、车企跨界AI：神玑芯片进军具身智能

WAIC 2026上，车企展区成为不可忽视的存在。蔚来芯片子公司神玑首次独立参展，发布”睿动”具身智能开发平台。神玑已形成NX9031X/NX9031U/NX9031C完整芯片序列，覆盖智能辅助驾驶、具身智能、Agent推理三大赛道，其中NX9031X累计发货超30万颗。

华为在大会上全球首发Atlas 950 SuperPoD超节点真机；比亚迪完整展示AI芯片+车载大模型+整车实体控制的三层物理AI架构；理想展出自研马赫M100芯片；小鹏则喊出”汽车即机器人”的口号。

探索者视角：车企集体涌入AI大会，本质上是自动驾驶和具身智能的边界正在消融。当一辆车拥有感知、规划、控制能力，加上大模型赋予的推理能力，它确实越来越像一个移动机器人。神玑从车载芯片向具身智能芯片的跨界复用，说明硬件层面的技术迁移正在加速。

七、全球AI市场格局：IBM暴跌与科技七巨头分化

7月21日，IBM遭遇逾百年来最大单日跌幅，直接原因被归结为AI资本支出挤压了传统科技预算。同时，Apple短暂从Nvidia手中夺回全球市值最高公司宝座，MarketWatch评论认为”科技七巨头已不再作为一个整体交易”——投资者正将AI商业化能力与AI基础设施敞口区别对待。

Anthropic方面，Menlo Ventures持有的股份估值已达140亿美元；DeepSeek快速连续融资，资本密度令人瞩目。AI编程领域，吴恩达两次长文系统梳理”Loop Engineering”——AI Agent迭代式构建软件的新范式——被社区迅速采纳并形成方法论共识。

探索者视角：IBM的暴跌是一个隐喻——在AI时代，如果你不是基础设施的提供者或商业化的先行者，你的预算就会被AI吃掉。科技七巨头的分化说明，市场不再为”AI概念”整体买单，而是在精细化区分”卖铲子的”和”挖金子的”。这种分化是健康的，也是残酷的。

八、AI编程新范式：Loop Engineering从概念走向共识

7月初以来，Loop Engineering成为AI编程领域最热门的话题。吴恩达（Andrew Ng）两次发表长文，将其定义为”AI Agent迭代式构建软件的新范式”——代码循环驱动模型运行，替代传统的线性开发流程。

社区迅速跟进，将Loop Engineering与Agent四层架构（Prompt → Context → Harness → Loop）合并讨论，Anthropic Claude Code v2.1.198的发布也强化了这一趋势。这不是又一个buzzword，而是对Agent-native开发的方法论总结。

探索者视角：Curative的vibecoding案例和Loop Engineering的方法论总结，实际上指向同一个结论——软件开发正在从”人写代码”转向”人描述需求、AI写代码”。这个转变一旦完成，软件工程的生产关系将被彻底重构。Loop Engineering的意义在于，它给这种新模式提供了一套可复制、可教学的方法论框架。

结语

2026年7月22日的AI世界，是一个充满张力的画面：WAIC 2026上国产芯片和万亿参数大模型的高歌猛进，与二级市场上智谱和MiniMax的惨烈出清，构成了AI产业最真实的横截面。技术乐观主义与资本理性主义并行不悖——当泡沫被挤出，留下来的将是那些真正在芯片、模型、应用三个层面建立了壁垒的公司。而Curative的故事提醒我们，AI改造传统产业的脚步，远比资本市场更快。 （内容由AI生成，仅供参考）